Mit der richtigen Strategie die Marketing Performance

WHITEPAPER
Attribution
Mit der richtigen Strategie die
Marketing Performance optimieren!
© etracker GmbH, Hamburg.
Attribution: Mit der richtigen Strategie die Marketing Performance optimieren!
Einleitung
Organische Suchergebnisse, bezahlte Anzeigen in Suchmaschinen, Empfehlungen auf Social
Media-Plattformen oder QR-Codes auf Print-Medien: In Zeiten von Multi-Channel-Lösungen
führen für Website-Besucher viele Wege zum Ziel. Auf ihrer Reise, der Customer Journey,
haben sie oft mit deutlich mehr als nur einem Werbemittel/-kanal Kontakt und es kann viel
Zeit vergehen, bis aus einem ersten Kontakt mit dem gesuchten Produkt ein Kaufabschluss
wird. So rückt für Online-Marketer immer häufiger die Frage ins Zentrum, welches Werbemittel
bzw. welcher Werbekanal welchen Anteil am Erfolg einer Marketing-Strategie hat. Sogenannte
Attributionsmodelle geben Aufschluss darüber. Richtig angewendet unterstützen solche
Attributionsmodelle nicht nur bei der Optimierung einer Strategie und der Verteilung des
Budgets, sondern geben auch wertvolle Einblicke in die Customer Journey.
Erfahren Sie auf den folgenden Seiten mehr über die verschiedenen Modelle, welche Faktoren
Sie bei der Auswahl eines Attributionsmodells berücksichtigen sollten und welche Vorteile
Ihnen Attribution für die Optimierung Ihrer Marketing-Strategie bringt.
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Attribution: Mit der richtigen Strategie die Marketing Performance optimieren!
Die verschiedenen Attributionsmodelle
Wie bereits erwähnt, liegt der Attribution die Frage zu Grunde: Wenn Besucher in ihren Customer
Journeys mit mehreren Werbemitteln Kontakt hatten, welchem Werbemittel gebührt welcher
Anteil am Erfolg? Bei einem Attributionsmodell handelt es sich also um ein Verfahren zur Verteilung
des generierten Umsatzes auf Marketing-Maßnahmen in einer „Multi-Touch World“. Die verschiedenen Attributionsmodelle unterscheiden sich darin, wie sie die einzelnen Kontaktpunkte bei
der Zuordnung der Konversion gewichten. Dabei kann generell zwischen zwei Modellarten unterschieden werden: den statischen bzw. heuristischen und den algorithmischen Attributionsmodellen.
Statische Attributionsmodelle
Den statischen Attributionsmodellen ist allen gemein, dass die Verteilung des Umsatzes anhand
von vordefinierten Zuordnungsregeln erfolgt, d. h. der Einfluss eines Kanals hängt immer von
der Position innerhalb der Customer Journey ab. Eines der am häufigsten verwendeten
Modelle der statischen Attribution ist das Last Click-Modell. Dabei wird dem Kanal, mit dem
der Besucher vor der Konversion zuletzt Kontakt hatte, 100 % des Erfolgs zugeschrieben.
Weitere weitverbreitete statische Attributionsmodelle sind:
First Click
Dem Kanal, mit dem der Besucher als erstes in einer Kontakt-Kette
in Berührung gekommen ist, wird der gesamte Erfolg zugeschrieben.
Linear
Alle beteiligten Kanäle erhalten einen gleich hohen Anteil des Erfolgs.
Badewanne
Alle beteiligten Kanäle werden betrachtet, allerdings werden besonders
der erste und der letzte Kanal innerhalb der Customer Journey gewichtet
(bspw. erhalten der erste und letzte Kontakt je 40 %, während 20 % auf alle mittleren
Touchpoints mit jeweils gleichem Anteil verteilt werden).
Time Decay
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Alle Kanäle werden betrachtet. Je weiter der Kontakt zu einem Kanal
in der Vergangenheit liegt, desto weniger wird der Kanal gewichtet.
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Attribution: Mit der richtigen Strategie die Marketing Performance optimieren!
Verschiedene Attributionsmodelle im Vergleich
A
Kanal
Bewertung
Last-Klick
Bewertung
Badewanne
Bewertung durch
dynamische Attribution
SEA
0%
50 %
17 %
Affiliate
0%
20 %
62 %
Type-In
100 %
30 %
21 %
SEA
0%
35 %
26 %
Affiliate
0%
25 %
43 %
Type-In
100 %
40 %
31 %
Conversion
B
Conversion
Ein Vorteil dieser Art von Attributionsmodellen ist, dass Gewichtung transparent und leicht
nachvollziehbar ist und sie ohne eine tiefgreifende Analyse großer Datenmengen relativ
schnell und einfach angewendet werden können.
Ein Nachteil steckt bereits im Namen, denn die statische Herangehensweise schließt einige
wichtige Faktoren, z. B. die Wechselwirkung von Kanälen, aus. Je nach Modell besteht die
Gefahr, bestimmte Kontaktpunkte über- oder unterzubewerten. So kann die lineare Verteilung
dazu führen, dass unbedeutendere Kanäle überbewertet werden, genauso wie man mit dem
U- oder Badewannen-Modell dazu neigt, besonders bei längeren Customer Journeys, die mittleren Kontakte unterzubewerten.
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Genauere Messergebnisse
dank algorithmischer Attribution
Bei algorithmischen Modellen gelten keine vordefinierten Verteilungsregeln, sondern die Attribution erfolgt auf Grundlage sämtlicher Website-Daten und Customer Journeys, unabhängig
davon, ob es zu einer Konversion gekommen ist oder nicht. So werden die gesammelten Daten
z. B. mit einem sogenannten Markov-Modell zunächst in einen gerichteten Graphen überführt. Dieser bildet ab, welche Kanäle an allen Customer Journeys beteiligt gewesen sind und
wie viel Prozent der Besucher den Weg von einem Kanal zum nächsten gegangen sind.
Customer Journeys beinhalten einen oder mehrere Kontakte innerhalb einer Vielzahl von
Kanälen. Verwendet ein Kunde in seinem Online-Marketing-Mix drei verschiedene Kanäle (SEO,
SEA und NL) würde das Modell eben diese drei Zustände umfassen. Zusätzlich enthalten alle
Graphen drei spezielle Zustände: einen START-Zustand, der den Ausgangspunkt einer
Kundenreise darstellt, einen KONVERSIONS-Zustand, der eine erfolgreiche Konversion
darstellt sowie einen absorbierenden NULL-Zustand für Customer Journeys, die
während des Beobachtungszeitraums nicht zur Konversion führten.
Der vollständige Satz von Zuständen S in unserem Beispiel würde also wie folgt
aussehen: S = {START, KONVERSION, NULL, SEO, SEA, NL}.
Der erste Kanal einer Customer Journey ist mit dem START-Zustand verbunden. Der letzte Kanal ist entweder mit dem KONVERSIONS- oder
NULL-Zustand verbunden, je nachdem ob es zu einer Konversion kam
oder nicht. Die Pfeile im folgenden Beispiel geben die Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen den Zuständen an.
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Das Beispiel zeigt einen Markov-Graph, welcher auf drei Customer Journeys basiert. Demnach
starten zwei von drei Customer Journeys mit einem SEO-Kontakt. Einem SEO-Kontakt folgt zu
fünfzig Prozent ein SEA-Kontakt oder das Ende der Customer-Journey ohne Konversion. Eine
Konversion nach einem SEO-Kontakt hat nie stattgefunden.
66 %
50 %
NL
50 %
Start
33 %
SEO
Null
50 %
100 %
SEA
100 %
Konversion
50 %
Journey 1:
Journey 2:
Journey 3:
Start – NL – SEO – SEA – Konversion
Start – NL – Null
Start – SEO – SEA – Null
Im zweiten Schritt wird der Einfluss der einzelnen Kanäle auf die Konversion ermittelt, indem
jeweils ein Kanal aus dem Graphen entfernt oder hinzugefügt wird. Die sich daraus ergebende
Veränderung der Konversionsrate wird als sogenannter Removel-Effekt bezeichnet. Je größer
der Removel-Effekt (und also auch der Einfluss eines Kanals auf die Konversion), desto größer
auch der Einfluss des Kanals im Attributionsmodell. Entfernt man in unserem Beispiel den
Newsletter (NL), so kommt es zu keiner Konversion. Der Removel-Effekt des Newsletters ist
dementsprechend hoch.
Neben der Modellierung mit Markov-Ketten sind die logistische Regression und SurvivalModelle weitere bekannte algorithmische Attributionsmodelle. Alle folgen dabei dem
gleichen Prinzip und setzen eine große Datenbasis voraus, um aussagekräftige Ergebnisse
liefern zu können.
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Attribution: Mit der richtigen Strategie die Marketing Performance optimieren!
Welches Attributionsmodell
ist das richtige für mein Unternehmen?
Die Entscheidung für oder gegen ein Attributionsmodell sollte immer individuell auf Basis der
eigenen Daten getroffen werden und ist geprägt von komplexen strategischen Entscheidungen
und tiefgreifendem Wissen und Erfahrungen in der Online-Marketingwelt. Auch wenn algorithmische Attributionsmodelle den tatsächlichen Einfluss der einzelnen Marketing-Kanäle besser
abbilden, sind sie nicht unbedingt immer das geeignetste Modell für Ihre Marketing-Strategie.
Auf die Frage nach der Wahl des richtigen Attributionsmodells gibt es keine universelle Antwort,
da sie von vielen Faktoren abhängt:
Datenbasis: Die getrackten Besucherdaten (z. B. aus der etracker Datenbank) bilden die
Grundlage für jede Attribution. Ein umfassendes Verständnis über die Customer Journeys ist
Voraussetzung, um die Eignung verschiedener Modelle bewerten zu können. Hier ist vor allem
zu beachten, dass nicht zu viele 1-Kontakt-Ketten vorhanden sind, da sonst die Unterschiede
zwischen den Modellen nicht sichtbar werden.
Mit dem Wissen über die Datenbasis wird ebenfalls deutlich, ob stark heterogene Besuchersegmente die jeweilige Website besuchen und ggf. unterschiedliche Attributionsmodelle pro
Segment aufgestellt werden müssen.
Das Verständnis über Geschäftsmodell und Branche sowie die strategische Ausrichtung
der Website sind ebenfalls entscheidende Faktoren bei der Wahl des richtigen Modells.
Unser Tipp für eine erfolgreiche Attribution: Stellen Sie, unabhängig von dem Modell,
sicher, dass alle Konversionen und dazugehörigen Kennzahlen sowie alle Werbemittelkontakte akkurat gemessen werden. Mögliche Fehlerquellen können z. B. interne
Referrer, die nicht ausgeschlossen werden, oder fehlende Kampagnen-Parameter
bei Werbemittellinks sein.
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Attribution: Mit der richtigen Strategie die Marketing Performance optimieren!
Lohn aller Mühe:
Welche Vorteile Ihnen Attribution bringt
Die Umsetzung einzelner Attributionsmodelle ist die eine Sache. Das Auswerten, Interpretieren und Optimieren eine andere. Doch die Mühe lohnt sich, denn mit Hilfe des richtigen
Attributionsmodells optimieren Sie langfristig nicht nur Ihre Budget-Verteilung für die
einzelnen Kanäle und sparen Kosten, sondern gewinnen auch wertvolle Informationen
über Ihre Website-Besucher.
Im Detail bedeutet das:
1.
2.
3.
4.
Bewertung von Performance und Ausgaben für Online-Marketing-Kanäle.
Verständnis der Marketing-Effektivität zu jedem Zeitpunkt der Customer
Journey und der interaktiven Synergien zwischen den einzelnen Kanälen.
Entwicklung der richtigen Maßnahmen, um die Performance zu steigern.
Tiefgreifende Informationen über Besucher bzw. Customer Journeys und somit
neue Möglichkeiten der individuellen Kundenansprache.
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Attribution mit der etracker Applikation
etracker Kunden haben in etracker Analytics die Möglichkeit, einfache aber bewährte statische
Modelle zur Attribution Ihrer Daten anzuwenden. Um verschiedene Strategieansätze einander
gegenüberzustellen, können mehrere Modelle parallel ausgewertet und verglichen werden.
Zudem ermöglichen Ihnen verschiedene etracker
Reportings die tiefgreifende Analyse Ihrer
Customer Journeys: Der KontaktkombinationenReport liefert wertvolle Informationen über
die häufigsten Kontakt-Ketten und -Längen.
Überwiegen bspw. 1-Kontakt-Ketten, wird
Attribution keine so wichtige Rolle für Sie
spielen, da die verschiedenen Modelle nur
begrenzt Unterschiede anzeigen werden.
Der Report Werbewirkung zeigt auf, in
welchen Phasen Kampagnen und Kanäle
wirken: Ob sie vorwiegend das Kundeninteresse
anregen (d. h. am Anfang von Kontaktketten
stehen), ob sie eher Überzeugungsarbeit leisten
(d. h. sich in der Mitte von Kontaktketten befinden) oder zur gewünschten Konversion führen,
d. h. die gewünschte Aktion am Ende einer Kette auslösen oder direkt ohne vorherige Kontakte
die gewünschte Konversion auslösen (Direktkauf).
Darüber hinaus steht Ihnen unser Consulting Team beim Thema Attribution mit Rat und Tat
zur Seite. Neben einem Qualitätscheck Ihres Trackings und der Ableitung von Optimierungsmaßnahmen, unterstützen wir Sie auch bei der Konfiguration und Interpretation von
Reportings oder übernehmen in unserem Data Lab die komplexe Analyse Ihrer Daten im
Zuge einer algorithmischen Attribution.
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